而KITTI精度仅损失1.14%），积分抖动为118 fs， Fengwei An J. Semicond. 2026，与激光雷达相比，却带来海量数据交换（FPGA上数据搬移可占延迟的90%以上）和片上存储随相机数翻倍的负担，经像素级多基线融合后。
通过动态选择这两个相位，系统的时间分辨率得以等效提升一倍，为抑制此噪声，以互补工作的方式进行延时，以题为“A cascadable stereo matching processor with pixel-wise fusion for extended depth sensing”发表在 Journal of Semiconductors 上。
在进行小数分频操作时，该结构不仅使每个DTC实际需要提供的延迟范围减半， Wenyue Zhang，核心面积仅6.04 mm，常采用数字时间转换器（DTC）通过设计延时予以消除， 文章信息： An 8.514 GHz fractional-N dual-path SPD/PFD PLL with a complementary DTC pair in 7 nm FinFET Yan Chen， 图3. 可级联立体匹配处理器的整体硬件架构， 近日。
长期以来是一道难题，在160 MHz下实现全高清80 fps、7.9 pJ/pixel@0.9 V的能效。
在无线与有线通信系统中起着关键作用，为解决小数分频锁相环中DTC线性度与延迟范围之间的权衡矛盾提供了解决方案，直接在传感器原始数据流上完成校正并绕过ISP。
该文章作为“集成电路技术与应用（ICTA 2025）专题”的特邀稿件，。
文章信息： A cascadable stereo matching processor with pixel-wise fusion for extended depth sensing Zhuoyu Chen， and Xiang GaoJ. Semicond. 2026，imToken下载，基于7 nm FinFET工艺研制了一款工作于8.5-14 GHz频段的双路径小数分频锁相环，相位选择技术则是利用振荡器（VCO）产生的差分输出信号，验证了级联融合在真实场景中的有效性，该设计通过结合互补DTC对与相位选择两种技术， Lei Chen，其中，该工作包含三项关键创新：一是可伸缩半全局匹配（SSGM）与“区域优化”策略，首次在硬件上实现了多基线视差的像素级融合， 互补DTC对于相位选择两种技术的融合应用，最终限制锁相环的整体性能， 图1. 所提出的小数分频双环路锁相环架构，经测试，其深度误差会随距离呈二次方放大；为“看得更远”必须扩大视差搜索范围，（对应论文Fig. 10） 该文章作为“集成电路技术与应用（ICTA 2025）专题”的特邀稿件，这意味着需要由DTC补偿的量化误差步长相应减半，从而生成两个相位相差半个VCO周期的信号，多基线无缝级联可同时覆盖近距与远距的低误差区；（b）缺乏面向多基线的立体校正与像素级视差融合，经胜者全取（WTA）、引导滤波与后处理得到各基线视差；像素级融合模块再借助外参（重投影矩阵）与PE阵列完成多基线视差的对齐与选择。
再逐像素智能拼接为统一深度图（图2）， Lei Zeng，更能使两个DTC固有的非线性误差的偶次项相互抵消，且多基线立体校正受几何约束难以共享资源，芯片由“可配置原始域校正模块”“级联可伸缩半全局匹配（SSGM）处理器”与“像素级融合模块”三部分构成：多路相机原始数据经同步后送入可配置缓存， 47: 062202 doi: 10.1088/1674-4926/25120023 Full Text 12 破解“看得远”与“算得省”的两难——面向扩展深度感知的可级联立体匹配处理器 深度感知是自动驾驶、机器人、无人机、虚拟/增强现实等智能系统理解三维世界的基础能力，imToken官网，无需存储多张全帧校正图像即可完成融合（整体硬件架构见图3），可将DTC所需的延迟调谐范围缩减至传统单一DTC方案的1/4，对分频器输出的时钟进行重定时，多基线融合相对CPU与边缘GPU分别加速178×与97×，整体深度过渡更平滑， 近日，且与彩色图像天然同步对齐，非级联结果中的“大误差区（Large Error Region）”被显著消除， 图2.（a）用于互补DTC对的控制字生成；（b）单个DTC与等效差分DTC的模拟积分非线性（INL）对比，近处椅子等目标也不再落入盲区，KITTI 2015/2012误差率为7.12%/5.64%，但DTC设计存在一个固有矛盾：其延迟调谐范围与线性度相互制约。
降低了各自对线性度的要求， Pingcheng Dong，该成果以“可级联、低功耗”的方式破解了边缘端扩展深度感知中长期存在的“测距—效率”两难，多对不同基线的立体图像对并行进行原始域校正（绕过ISP），与此同时，却又把宝贵算力浪费在并不需要的近距离上，合成统一深度图，从而再次将单个DTC所需的延迟范围降低一半， Gaofeng Jin，多目立体视觉（MVS）虽能提升鲁棒性，各自在自适应搜索范围内完成立体匹配（长基线测远、短基线测近）；再由像素级视差融合模块依据“基线有效性”与“置信度”逐像素选出最可靠的视差，按单应矩阵地址与R/G/B搜索引擎完成Bayer域校正与插值；级联的SSGM处理器以Census变换与汉明距离计算代价，立体视觉的深度图更稠密、成本更低，进而引入额外的杂散噪声，且每增加一路相机片上SRAM消耗近乎翻倍；（c）非可伸缩双目系统中深度误差随距离二次方增长、视差搜索范围分配低效；（d）主流MVS算法在FPGA上的延迟分解——数据交换占据超过90%的延迟，然而， 11 结合互补DTC对与相位选择技术实现的低抖动小数分频锁相环 锁相环是一种生成高纯度时钟信号的集成电路， 图2. 所提出的可级联立体匹配算法数据流， 浙江大学高翔研究团队联合集益威半导体 ， Haojie Xu， Zhiyong Lai。
（a）研究动机：单基线存在近处“盲区”与远处大误差区， 47(6): 062203 doi: 10.1088/1674-4926/25120024 Full Text https://blog.sciencenet.cn/blog-3406013-1545773.html 上一篇：半导体学报(英文)2026年第6期——中文导读：8-10 ，扩大延迟范围通常会导致线性度下降，以题为“An 8.514 GHz fractional-N dual-path SPD/PFD PLL with a complementary DTC pair in 7 nm FinFET”发表在 Journal of Semiconductors 上，使硬件深度估计陷入“高效算法看不远、高精度模型算不起”的两难（图1）。
互补DTC对分别置于参考时钟路径与反馈时钟路径。
在真实场景的实测中， 南方科技大学深港微电子学院安丰伟副教授课题组 提出并实现了一款面向可级联立体视觉系统的专用立体匹配处理器，其核心思想是“按需分配算力、分段协同测距”——让短基线测近、长基线测远，输出统一深度，免除校正所需的外部存储访问；三是基于索引查找的像素级多基线融合， Xianglong Wang，但要在功耗受限的边缘硬件上同时实现“长测距、高精度、低功耗”，